Comunicazione multimediale su reti LTE Multimedial Communication over LTE networks

(1)

Universit`

a degli Studi di Padova

Dipartimento di Ingegneria dell’Informazione

Tesi di Laurea Triennale in

Ingegneria Dell’Informazione

Comunicazione multimediale su reti LTE

Multimedial Communication over LTE

networks

Relatore Candidato

Leonardo Badia Davide Rigon

(2)

(3)

Ringraziamenti

A seguito di questo breve lavoro di tesi, ritengo doveroso ringraziare una serie di persone.

Il ringraziamento maggiore va innanzitutto alla mia famiglia, per la presenza costante e per il sostegno morale ed economico in questo periodo della mia vita.

Un grazie di cuore a Eleonora, per l’ascolto, la comprensione e il sostegno nelle difficolt`a, e a tutti gli amici che mi hanno concesso momenti di svago in innumerevoli occasioni.

Un grazie sincero inoltre ai compagni di corso con cui ho condiviso momenti di ascolto, attenzione e studio ma anche risate e gioia in questi tre anni di Universit`a.

Desidero infine ringraziare il relatore di questa tesi, il prof. Leonardo Badia, per la gentilezza e i commenti costruttivi.

(4)

(5)

Sommario

La Long Term Evolution della trasmissione UMTS rappresenta un notevole passo avanti nella serie dei sistemi di telecomunicazione mobile e costituisce una soluzione alla crescente richiesta di servizi multimediali.

Scopo di questa tesi è quello di descrivere le performance e la struttura delle reti LTE, in rapporto alla trasmissione di contenuti aventi diverse richieste di qualità di servizio e in particolare alla trasmissione di video. Verrà trat-tata l’allocazione dinamica delle risorse, ponendo l’accento sulle moderne ed efficienti tecniche di modulazione multiportante che consentono la gestione di un grande numero di utenti e su alcuni algoritmi di scheduling di cui ven-gono valutate le prestazioni nei vari contesti e vincoli più o meno stringenti di ritardo.

(6)

(7)

Indice

1 Introduzione 1

2 Stato dell’arte 7

2.1 Architettura di rete LTE . . . 8

2.1.1 Access Network . . . 9

2.1.2 Core Network . . . 10

2.2 Data-Link Layer . . . 12

2.3 Tecniche di Modulazione . . . 15

2.3.1 OFDM . . . 15

2.3.2 LTE downlink: OFDMA . . . 21

2.3.3 LTE uplink: SC-FDMA . . . 23

3 LTE downlink e multimedia 25 3.1 Algoritmo Rate Utility-Function Maximization . . . 27

3.2 Algoritmo Two-Steps . . . 28

3.3 Algoritmo Delay-Buffer Based . . . 29

3.4 Algoritmo Weighted Round-Robin . . . 31 4 Valutazione delle prestazioni 35

5 Conclusioni 43

(8)

Capitolo 1

Introduzione

Negli ultimi anni, l’evoluzione tecnologica nelle comunicazioni mobili `e stata motivata da diversi fattori [6], tra cui la crescita esponenziale della domanda di servizi di telecomunicazione avanzati.

Le applicazioni che dovranno essere supportate dai sistemi cellulari sono in-fatti molteplici e presentano ciascuna diverse richieste di Quality of Service: alcune di esse sono applicazioni real-time sensibili al ritardo (ad esempio i servizi voce e videoconferenza), altre richiedono integrit`a, alti data-rate e vincoli stringenti sulla latenza (si pensi al video streaming, o al gaming on-line) [6]. In particolare, l’esplosione di dispositivi mobili nel mercato capaci di gestire contenuti video di alta qualit`a fa prevedere che le reti future do-vranno essere ottimizzate per l’invio e la ricezione di traffico video e per il supporto di applicazioni video-based, da ogni luogo, in ogni momento e con ogni dispositivo [15].

Il supporto simultaneo di una tale varietà di servizi è una delle maggiori sfide che i sistemi cellulari stanno affrontando, unitamente ad una limitata disponibilità di potenza e di banda, che richiede che tali sistemi siano svi-luppati con elevate efficienze spettrali, e ad una non-idealità del canale che invece si presenta selettivo in frequenza [1].

Ecco che dunque la Long Term Evolution del 3G rappresenta uno dei passi avanti pi`u grandi nella comunicazione radio mobile per permettere all’uten-te di usufruire al meglio di questi servizi. LTE prevede un cambiamento della tecnologia di accesso al mezzo, passando da Wideband-Code Division Multiple Access, W-CDMA, a Orthogonal Frequency Division Multiple Ac-cess, OFDMA (come era avvenuto nel passaggio tra GSM e UMTS, in cui

(9)

2 CAPITOLO 1. INTRODUZIONE era stato necessario abbandonare la metodologia di accesso al mezzo di tipo Time Division Multiple Access, TDMA, divenuta obsoleta, in favore di una metodologia di tipo W-CDMA); inoltre mira all’ottimizzazione della rete d’accesso Universal Terrestrial Radio Access Network (UTRAN) di UMTS. Una visione dell’evoluzione degli standard definiti da 3GPP `e illustrata in figura 1.1.

Fig. 1.1: Evoluzione degli standard 3GPP

Il passaggio dalla terza alla quarta generazione, secondo gli standard di 3GPP, prevede due fasi, come illustrato in [6]: la prima riguarda il comple-tamento del primo standard LTE (Release 8), le cui specifiche sono state approvate nel dicembre 2008; la seconda intende adattare LTE ai requisiti di 4G attraverso una nuova tecnologia chiamata LTE-Advanced (Release 9 e 10), il cui piano `e stato definito nell’ottobre 2009.

LTE si presenta come una rete packet-oriented all-IP, cio`e `e stata fin dalle origini progettata come rete a commutazione di pacchetto, con il target di supportare efficientemente l’utilizzo di massa di ogni servizio IP-based [11]. Gli obiettivi di LTE nella release 8 sono i seguenti, enunciati in confronto alla release 6 HSDPA (come illustrato in figura 1.2):

(10)

3 allocata ad un singolo utente, che venga usato lo schema di modula-zione pi`u efficiente e che sia utilizzato il massimo numero di antenne supportate, cio`e 2x2 in downlink e 1x2 in uplink [13]. Si arriva a 340 Mbps con canali a 20 MHz [15].

• Costo per bit ridotto, cio`e aumento dell’efficienza spettrale di 3-4 volte in downlink e di 2-3 volte in uplink in media: con un’ampiezza di banda di 20 MHz, si ha un picco di efficienza spettrale rispettivamente di 5 e 2.5 bps/Hz in downlink e uplink [13].

• Aumento del bit rate a bordo cella, per la garanzia di un servizio il pi`u uniforme possibile tra tutti gli utenti [13].

• Flessibilit`a nell’utilizzo dello spettro a disposizione, con una larghezza di banda variabile tra i 1.4 e i 20 MHz [13].

• Riduzione dei ritardi sia nello stabilire la connessione sia in termini di latenza di trasmissione: questa deve essere inferiore a 5 ms nel percorso tra terminale utente e rete fissa [13].

• Supporto di comunicazione in mobilit`a fino a 350 km/h (500 km/h per alcune frequenze), per garantire un handover trasparente e senza interruzione per l’utente [13].

• Supporto di trasmissione contemporanea di flussi downlink e uplink sia di tipo Frequency Division Duplexing (FDD) sia di tipo Time Division Duplexing (TDD) [13]. FDD prevede la suddivisione dei flussi down-link e updown-link su due diverse bande di frequenza separate, risultando molto efficace in caso di traffico simmetrico e più semplice da imple-mentare. TDD prevede invece di allocare intervalli temporali diversi per downlink e uplink pur impiegando la stessa banda di frequenza, di-mostrandosi più efficiente nel caso di traffico sbilanciato e permettendo un’allocazione dinamica, pena una maggiore complessità realizzativa. • Coesistenza con le tecnologie precedenti, semplificazione dell’architet-tura di rete e ottimizzazione del consumo di potenza del terminale utente [13].

(11)

4 CAPITOLO 1. INTRODUZIONE

Fig. 1.2: Confronto tra lo standard 3GPP Release 6 e lo standard LTE Release 8 (tratto da [13])

dalla Release 10, che costituisce la prima versione di LTE-Advanced. Oltre ovviamente a garanzie di compatibilit`a con la prima versione di LTE, nonch`e con le tecnologie 3GPP precedenti, essa promette [13]:

• crescita significativa dei data-rate di picco istantanei, di 1 Gbps in downlink e 500 Mbps in uplink;

• latenza massima di 10 ms per la sincronizzazione di un utente; • picco di efficienza spettrale di 30 bps/Hz in downlink e di 15 bps/Hz

in uplink con una configurazione di antenne 8x8 in DL e 4x4 in UL; • efficienza spettrale ulteriormente migliorata in media e a bordo cella; • larghezza di banda scalabile fino a 100 MHz.

(12)

5 OFDM, una tecnica di trasmissione multiportante che consiste nell’assegna-zione di piccole porzioni non sovrapposte dello spettro disponibile ai diversi utenti: essa verr`a descritta nel dettaglio nella sezione 2.3.1.

L’assegnazione viene regolata dinamicamente nel tempo e prende il nome di scheduling. In un sistema a singolo utente, l’utente può sfruttare la potenza totale per trasmettere su tutte le sottoportanti, mentre in un sistema mul-tiutente, come di fatto è una rete cellulare, c’è la necessità di uno schema di accesso multiplo per allocare le sottoportanti e la potenza [1]. L’allocazione può essere statica, se ad ogni utente vengono assegnate risorse indipenden-temente dalle condizioni di canale che esso percepisce, o dinamica se invece essa ne tiene conto. Anche se più difficile da implementare, chiaramente si preferisce l’allocazione dinamica poichè porta ad uno sfruttamento migliore delle risorse in termini di potenza e bit rate, quando invece l’allocazione statica comporterebbe degli sprechi: lo scheduler ha dunque gli obiettivi di massimizzare l’efficienza del sistema, allocando le risorse agli utenti più ap-propriati, e garantire equità (o fairness) tra di essi [2].

Lo scopo della tesi `e quindi duplice: descrivere quali tecniche consentano a LTE di raggiungere elevate efficienze spettrali e brevi latenze e soprattutto analizzare, attraverso il confronto tra alcuni algoritmi di scheduling, quali siano i principali parametri da tenere in considerazione nella allocazione di-namica delle risorse e quali algoritmi raggiungano le prestazioni migliori per determinate richieste di QoS.

(13)

(14)

Capitolo 2

Stato dell’arte

Le future reti wireless dovranno essere ottimizzate per l’invio di grandi moli di dati, soprattutto contenuti video. È stato predetto (in accordo con [15]) che il traffico mobile sarebbe cresciuto di un fattore di 39 volte tra il 2009 e il 2014, e che il 66 per cento di tale traffico sarebbe stato di tipo video. Le applicazioni di video streaming real-time (RT) sono sempre più diffuse, e i pacchetti di un utente video RT devono essere ricevuti dall’utente en-tro una certa soglia di ritardo, altrimenti essi vengono scartati e considerati pacchetti persi, degradando la qualità percepita. Per soddisfare i requisiti di QoS degli utenti RT dunque deve essere minimizzato il Packet Loss Rate (PLR) [5].

Secondo [15], standard come WiMAX ed LTE sono in grado di fornire servizi video in mobilità usando tecnologie sia di tipo unicast sia di tipo broadcast, dal momento che una parte considerevole e crescente dei servizi è indirizza-ta a gruppi che condividono interessi simili (film, eventi sportivi ecc.). La modalità unicast, adatta a piccoli gruppi di utenza, presenta i vantaggi che le risorse di rete sono consumate solo quando un utente è effettivamente connesso e che la rete può ottimizzare la trasmissione per ogni utente singo-larmente: ciò richiede un feedback da parte dell’utente in termini di Channel Quality Indicator (CQI) e di messaggi di ACK/NACK durante i protocol-li di HARQ. Per la trasmissione a gruppi numerosi di utenti, sono state sviluppate tecnologie di broadcast quali MBMS in LTE, che distribuiscono i contenuti multimediali simultaneamente a tutti gli utenti in ricezione, in modo da risparmiare sulla capacità di rete: in questo contesto non sono però facilmente implementabili meccanismi di feedback dall’utente, e per

(15)

8 CAPITOLO 2. STATO DELL’ARTE rare l’affidabilità si utilizzano protocolli di Forward Error Correction (FEC). In entrambi i casi, la valutazione della capacità video fornita da [15] mostra come LTE sia molto promettente in termini di supporto alla trasmissione video. Nella simulazione viene calcolato il picco massimo di video users all’interno di un settore, assumendo che il 50 per cento delle risorse siano riservate al traffico video; si prendono in considerazione data-rate di servizio video di 384 kbps, 784 kbps e 1.536 Mbps. I risultati in figura 2.1 evidenzia-no un aumento generale del numero di utenti video supportabili all’interevidenzia-no della stessa cella, in confronto alla tecnologia 3GPP release 6; la crescita è ulteriore in LTE Advanced.

Fig. 2.1: Utenti video supportabili in diverse versioni di 3GPP e WiMAX [15]

La fornitura di servizi multimediali ad elevate capacit`a ed efficienza spet-trale e brevi latenze dipende strettamente dall’adozione di un’architettura di rete semplificata, di meccanismi di ritrasmissione che siano efficienti e non portino ad un eccessivo overhead di segnalazione, nonch´e di tecniche di modulazione avanzate.

2.1 Architettura di rete LTE

(16)

2.1. ARCHITETTURA DI RETE LTE 9 traffico da un gateway nella Packet Data Network (PDN) a un User Equip-ment (UE); bearers multipli possono essere associati allo stesso utente per fornire flussi di QoS diverse o connessioni a PDN differenti, in accordo con [13].

Un confronto tra l’architettura di rete dei sistemi UMTS Release 6 e LTE Release 8 `e fornito in figura 2.2.

Fig. 2.2: Architetture delle reti UMTS e LTE a confronto (tratto da [6])

2.1.1 Access Network

La filosofia dominante dietro LTE `e quella di minimizzare il numero di nodi: dunque gli sviluppatori hanno optato per un’architettura single-node. La rete di accesso radio di LTE consiste in stazioni radio base denominate En-hanced NodeB (eNB), connesse tra di loro per mezzo dell’interfaccia X2 e alla core network tramite l’interfaccia S1. L’architettura E-UTRAN `e detta flat, intendendo che nel normale traffico utente (opposto al broadcast) non si ha un controllo centralizzato, ma ciascuna stazione si coordina indipen-dentemente dalle altre [13].

(17)

10 CAPITOLO 2. STATO DELL’ARTE • Gestione delle risorse radio: controllo dei portatori radio, con-trollo dell’ammissione e della mobilit`a radio, nonch´e lo scheduling e l’allocazione dinamica delle risorse agli utenti sia in uplink che in downlink.

• Header Compression: tecnica che mira ad un utilizzo pi`u efficiente dell’interfaccia radio comprimendo gli header dei pacchetti IP che po-trebbero rappresentare altrimenti un carico eccessivo, soprattutto per piccoli pacchetti come quelli VoIP.

• Sicurezza: criptazione dei dati inviati sull’interfaccia radio.

• Posizione: fornitura delle misure necessarie e di altri dati per trovare la posizione dello UE.

• Connessione allo EPC: segnalazione per l’accesso alla core network. Tutte queste funzioni hanno sede negli eNB, ciascuno dei quali gestisce celle multiple. LTE integra le funzioni di controllo radio nell’eNB stesso, fattore che permette una stretta interazione tra i diversi protocol layers, riducendo la latenza e aumentando l’efficienza; inoltre, attraverso l’eliminazione del-la necessità di un controllore centrale, si sono ottenuti vantaggi in termini di riduzione dei costi e robustezza della rete, eliminando i cosiddetti single points of failure. Nelle reti precedenti, l’UTRAN prevede un controllo non integrato nelle NB ma esterno: ciascuna base station gestisce un gruppo di 3-6 celle ed è controllata da un controllore di rete Radio Network Controller (RNC) con cui comunica attraverso un’apposita interfaccia (Iu). Di con-seguenza, funzioni come la cifratura e la header compression, prima svolte da RNC in UTRAN, ora sono affidate direttamente a eNB; analogamente, gli handover tra stazioni base sono gestiti dall’interfaccia X2 laddove prima esisteva un’entità centrale di ARQ in RNC [9].

2.1.2 Core Network

(18)

2.1. ARCHITETTURA DI RETE LTE 11 • Mobile Management Entity (MME): nodo di controllo, che si occupa della segnalazione tra UE e core network attraverso protocolli Non-Access Stratum (NAS). Le sue funzioni principali prevedono la stabilizzazione, il mantenimento ed il rilascio dei bearers; la gestione della connessione e della sicurezza tra la rete e lo UE; la gestione di connessioni con altre reti.

• Packet-data network gateway (P-GW): nodo che gestisce l’al-locazione degli indirizzi IP per gli utenti e l’invio dei pacchetti IP in downlink nei bearers aventi diversi QoS. Inoltre rappresenta l’ancora di mobilit`a per il collegamento a reti di tipo non-3GPP, come CDMA2000 e WiMAX.

• Serving gateway (S-GW): nodo che costituisce l’ancora di mobilità locale per i data bearers quando l’utente si muove tra le eNB e che conserva le informazioni riguardo i bearers quando l’utente è in stato idle. Inoltre effettua alcune funzioni amministrative nella rete visitata, raccogliendo informazioni come i volumi di dati scambiati dall’utente. Infine rappresenta l’ancora di mobilità per il collegamento ad altre tecnologie 3GPP (come GPRS e UMTS).

• Evolved Serving Mobile Location Centre (E-SMLC): nodo che gestisce le risorse richieste per trovare la locazione di un utente colle-gato a una eNB e stimarne altri dati quali la velocit`a e l’accuratezza raggiunta.

(19)

12 CAPITOLO 2. STATO DELL’ARTE elementi di rete dell’EPS.

Fig. 2.3: Elementi di rete dell’Evolved Packet System, in relazione agli elementi di rete di UMTS Release 6 (a destra, tratto da [11]) e con tanto di interfacce (a sinistra, tratto da [13])

`

E evidente dunque una semplificazione nell’architettura LTE-SAE ri-spetto ai sistemi GSM e WCDMA/HSPA sullo user-plane, con soli due nodi (eNB e S/P-GW, quest’ultimo implementato come nodo unico diviso in due entit`a logiche) contro quattro (NodeB, RNC, SGSN, GGSN), riducendo in questo modo la latenza [9].

2.2 Data-Link Layer

(20)

2.2. DATA-LINK LAYER 13

Fig. 2.4: Strutture del data-link layer in LTE (tratto da [13])

• Packet Data Convergence Protocol (PDCP) layer: elabora i messaggi Radio Resource Control nel piano di controllo e i pacchetti IP nel piano utente, svolgendo funzioni di header compression dei dati, di sicurezza (cifratura, protezione integrit`a), di supporto all’handover; inoltre si occupa di scartare i pacchetti utente esaurito il loro tempo di timeout.

(21)

14 CAPITOLO 2. STATO DELL’ARTE Le funzioni del sottostrato RLC sono affidate a delle ‘entit`a RLC’, che operano in modalit`a Transparent Mode (TM) se non viene effettuata nessuna elaborazione ai PDUs che passano attraverso esse; Unackno-wledged Mode (UM) per i servizi di trasferimento dati unidireziona-li, soprattutto per applicazioni real-time sensibili al ritardo che non richiedono ritrasmissioni; Acknowledged Mode (AM) per i servizi di trasferimento dati bidirezionali, per favorire i meccanismi di ritrasmis-sione ARQ in applicazioni non real-time sensibili agli errori, dove non ci sono vincoli stringenti di delay.

• Medium Access Control (MAC) layer: effettua il multiplexing dei dati dai diversi radio bearers, prendendo in considerazione il QoS per ciascun radio bearer per decidere la quantità di dati da trasmette-re per ciascun beatrasmette-rer e comunicatrasmette-re allo strato RLC la dimensione dei pacchetti da trasmettere. C’è una sola entità MAC per ogni UE. Lo strato MAC si connette allo strato fisico sottostante tramite canali di trasporto e allo strato RLC tramite canali logici, questi ultimi divisi in canali logici di controllo e di traffico.

Fig. 2.5: Entit´a presenti nello strato MAC (tratto da [13])

(22)

2.3. TECNICHE DI MODULAZIONE 15 MAC effettua la ritrasmissione, con protocolli che usano processi di stop-and-wait HARQ multipli. Tuttavia, invece di un messaggio contenente un numero in sequenza, per dare l’informazione di risposta (ACK/NACK) viene inviato un solo bit con una fissa relazione temporale con il tentativo di trasmissione. Questo porta ad un guadagno in termini di ritardo, semplicit`a e overhead di controllo: velocit`a del protocollo HARQ e suo basso consumo di risorse radio sono requisiti importanti [17].

2.3 Tecniche di Modulazione

La scelta di tecniche di modulazione e di accesso multiplo adeguate è un fattore critico per raggiungere buone performance di sistema: i canali ra-dio infatti sono caratterizzati tipicamente dalla tendenza ad essere tempo-varianti e selettivi in frequenza, a causa della mobilità dei terminali e del fading causato dalla multipropagazione dovuta agli ostacoli [7]. Di conse-guenza, in LTE come in altri sistemi di comunicazione attuali, si è guardato con molto interesse ai sistemi multiportante, in particolare all’Orthogonal Frequency Division Multiplex (OFDM).

2.3.1 OFDM

OFDM è una tecnica di modulazione che prevede di suddividere il segnale di informazione ad alta velocità trasmissiva in flussi paralleli a bassa velocità multiplati a divisione di frequenza su portanti ortogonali e quindi non inter-ferenti tra loro. Tale tecnica si è dimostrata la scelta migliore per far fronte al problema dell’elevatezza del multipath nei canali radio: questa interferen-za multi-cammino, dovuta alle riflessioni del segnale da parte degli ostacoli che incontra nella trasmissione, genera repliche del segnale trasmesso che arrivano al ricevitore attenuate, sfasate e ritardate, causando un degrada-mento del segnale stesso [12]. Il principio dello OFDM consiste nel dividere la banda disponibile B in M parti, in modo tale da ottenere canali a banda stretta di larghezza B /M (molto minore della larghezza di banda di coeren-za del canale), aventi un guadagno approssimativamente costante e quindi idealmente non distorcenti e non selettivi in frequenza.

(23)

16 CAPITOLO 2. STATO DELL’ARTE scelta in modo che la risposta in frequenza di ciascuna sottoportante abbia un massimo laddove la risposta in frequenza dei canali adiacenti ha invece un valore nullo. Ci`o rende idealmente nulla l’interferenza tra i canali in pa-rallelo (ICI) e permette di evitare l’utilizzo di bande di guardia, garantendo elevata efficienza spettrale [8]. Un esempio del confronto tra trasmissione sequenziale su singola portante e trasmissione multiportante su canali in pa-rallelo `e riportato in figura 2.6.

Fig. 2.6: Confronto tra trasmissione sequenziale su portante singola e trasmissione multiportante su canali in parallelo (tratto da [8])

Lo spettro del segnale trasmesso da ogni singola portante ha la forma di una funzione sin(f )/f, dunque lo spettro del segnale integrale è una successio-ne di tali funzioni spaziate di 1/T (si veda la figura 2.7), con T periodo di modulazione. La spaziatura tra i sottocanali in OFDM è tale da permettere una perfetta separazione di essi al ricevitore: ciò si traduce in una imple-mentazione a bassa complessità [14].

(24)

2.3. TECNICHE DI MODULAZIONE 17 L’aggiunta di intervalli di guardia (a scapito comunque della capacit`a tra-smissiva), o prefissi ciclici permette di eliminare l’interferenza intersimbolo (ISI) dovuta, per ogni simbolo utile, ai simboli che lo precedono: un prefisso ciclico tipicamente consiste nella ripetizione dell’ultima porzione di segnale che viene collocata all’inizio del successivo blocco di dati [12]. Dal ricevitore questo intervallo di guardia di durata Tg viene scartato, cosicch`e gli echi

che raggiungono il ricevitore con un ritardo inferiore a Tg non generano ISI,

come mostrato in figura 2.8.

Il multiplexing ortogonale comprende diversi blocchi funzionali in trasmis-sione, come descritto in [13]:

• Convertitore S/P: Il segnale d’ingresso ad alto data-rate, definito nel dominio della frequenza, viene distribuito sugli M canali tramite una conversione serie/parallelo (S/P). Questa prima conversione con-sente di far fronte al problema degli echi: nella trasmissione seriale il periodo di simbolo Ts `e molto minore del channel delay spread Td e

ciò genera ISI poichè l’eco ha effetto sull’intero simbolo. Invece, tra-smettendo in parallelo, la durata di simbolo in ciascuna sottoportante è aumentata di un fattore M e diventa molto maggiore del channel delay spread; dunque l’eco ha effetto solo su una piccola porzione del simbolo [12], come illustrato in figura 2.9.

All’uscita di questo convertitore dunque si hanno M flussi a basso symbol rate: se si pensa a questi flussi come a array, il k-esimo sim-bolo OFDM `e un vettore di dimensione M costituito dagli elementi di indice k di ciascun array; in altre parole, un simbolo OFDM `e una combinazione lineare dei simboli presenti in un dato istante su ciascu-na sottoportante.

• Mapper: Gli M flussi dati paralleli sono modulati ciascuno in modo indipendente. Entro ciascun canale i segnali possono essere modulati per mezzo di una qualsiasi delle leggi di modulazione convenzionali, scelta in base alle condizioni del canale:

(25)

18 CAPITOLO 2. STATO DELL’ARTE

Fig. 2.8: Interferenza intersimbolo (tratto da [12])

(26)

2.3. TECNICHE DI MODULAZIONE 19 di canale molto buone, con un elevato rapporto segnale-rumore (SNR).

– 16-QAM: Presenta una constellazione di 16 punti, ciascuno con ampiezza e fase diverse dagli altri. Permette di raggiungere buo-ne efficienze spettrali, di 4 bit/s/Hz, richiedendo un SNR meno elevato della modulazione 64-QAM, a parit`a di BER (Bit Error Ratio).

– QPSK: Presenta una constellazione di 4 punti, di uguale am-piezza e fase diversa. Adeguato a condizioni di canale peggiori, permette di trasmettere con basso tasso di errore anche con un SNR basso, al prezzo di un’efficienza spettrale pi`u limitata, di 2 bit/s/Hz.

Si parla dunque di modulazione adattativa.

• banco IFFT: Siccome l’utilizzo di oscillatori analogici costerebbe troppo e comporterebbe imperfezioni e malfunzionamenti, si preferi-sce implementare la modulazione via software in maniera digitale [14], servendosi di un banco che effettua la Inverse Fast Fourier Transform. Viene dunque calcolata di volta in volta la IFFT su un insieme di simboli trasmessi durante il periodo di modulazione, e il segnale otte-nuto da questa trasformazione, dopo la conversione digitale-analogico, costituisce il simbolo OFDM vero e proprio.

• Convertitore P/S: I flussi vengono riportati tutti sulla medesima li-nea fisica, e nel frattempo viene creato un periodo di guardia all’inizio di ciascun simbolo OFDM. Il prefisso ciclico viene generato duplican-do gli ultimi G campioni dell’uscita del banco IFFT e, per evitare l’ISI completamente, il prefisso deve avere lunghezza G maggiore della lunghezza della risposta impulsiva del canale.

• Convertitore Digitale/Analogico, filtro passa banda, conver-titore RF: Il segnale, dopo la conversione D/A che lo riporta nel do-minio del tempo e il filtraggio, subisce una conversione in frequenza allo scopo di trasportare il segnale completo nella banda a radiofrequenza ad esso allocata. Infine, viene trasmesso sul canale.

(27)

Fig. 2.10: Generazione e ricezione di un segnale OFDM (tratto da [8])

E’ dunque evidente come la tecnologia OFDM presenti molti vantaggi per quanto riguarda la trasmissione multipla su un canale tempo-variante e se-lettivo in frequenza. I miglioramenti in termini di efficienza spettrale di LTE rispetto a HSPA sono in gran parte attribuibili proprio alle propriet`a garantite da OFDM: ortogonalit`a tra gli utenti grazie all’equalizzazione nel dominio della frequenza, scheduling che permette di trasmettere utilizzando le sottoportanti con le migliori condizioni di canale [10]. Esistono tuttavia dei limiti nell’utilizzo di questa tecnologia [13]:

(28)

2.3. TECNICHE DI MODULAZIONE 21 • sensibilità al Carrier Frequency Offset : a causa del non perfetto al-lineamento tra i riferimenti di frequenza degli oscillatori del trasmet-titore e del ricevitore, dovuto al cambiamento di parametri come la temperatura e il voltaggio, è possibile perdere l’ortogonalità delle sot-toportanti, causando Inter-Carrier Interference (ICI).

Molte tecniche sono state studiate per ridurre l’impatto di questi problemi. L’utilizzo di tale tecnologia, che permette di implementare ricevitori a bassa complessità, consente di utilizzare tecniche di tipo Multiple In Multiple Out (MIMO), per raggiungere data-rate elevati [6]. Si tratta di un model-lo di trasmissione multicanale che effettua la diversità di spazio utilizzando configurazioni di più antenne - tipicamente in LTE downlink la configura-zione base è 2 antenne in trasmissione e 2 in ricezione - per le trasmissioni multiple di flussi di dati in parallelo, al fine di migliorare la capacità di dati trasmessi per singolo utente [7]. La modulazione OFDM è alla base del-la tecnologia di accesso al mezzo Orthogonal Frequency Division Multiple Access (OFDMA), utilizzato in downlink.

2.3.2 LTE downlink: OFDMA

Orthogonal Frequency Division Multiple Access `e un’estensione di OFDM per l’implementazione di un sistema di comunicazione multiutente e consi-ste nell’assegnazione a ciascun utente di un sottoinsieme delle sottoportanti in cui viene suddivisa la banda disponibile in un determinato intervallo di tempo. Di solito, le sottoportanti sono allocate in gruppi contigui per sem-plicit`a e per ridurre il sovraccarico di indicare quali sottoportanti sono state allocate per ogni utente [13].

OFDMA pu`o essere considerata in linea di massima una tecnica che combina la modulazione OFDM e l’accesso TDMA, come illustrato nella figura 2.11.

(29)

Fig. 2.11: OFDM vs OFDMA (tratto da http://www.eefocus.com/article/08-04)

• Nel dominio del tempo, l’unità più grande è il frame della durata di 10 ms, suddiviso a sua volta in 10 subframes di 1 ms, ciascuno dei quali è costituito da due slot da 0.5 ms. Ciascuno slot comprende di norma 7 simboli OFDM (6 se viene utilizzata la configurazione con prefisso ciclico esteso).

• Nel dominio della frequenza, le risorse sono raggruppate in unit`a di 12 sottoportanti spaziate di 15 kHz tra di loro, per un’occupazione totale di 180 kHz.

Una unità di 12 sottoportanti per la durata di uno slot è chiamata Resource Block (RB), mentre l’unità di risorse più piccola viene chiamata Resource Element (RE) e consiste in una sottoportante per la durata di un simbolo OFDM: dunque di norma un RB comprende 84 REs (72 in configurazione con prefisso ciclico esteso).

In realt`a lo schema appena descritto, in cui tutti i REs sono utilizzati per la trasmissione di dati in downlink (di solito a coppie di RBs), `e valido in un contesto di Frequency Division Duplexing. Se viene invece utilizzata la tecnica di separazione Time Division Duplexing chiaramente non tutte le sottoportanti possono essere utilizzate per la trasmissione in downlink, ma una parte deve essere usata per la trasmissione di dati in uplink e di speciali Guard Periods che permettono lo switch tra uplink e downlink [13].

(30)

periodi-2.3. TECNICHE DI MODULAZIONE 23 camente in posizioni riservate, nel dominio del tempo, due volte ogni frame di 10 ms. Essi permettono di fornire all’UE l’identificazione della cella e l’informazione se essa utilizza Frequency Division Duplex (FDD) o Time Division Duplex (TDD).

2.3.3 LTE uplink: SC-FDMA

Lo schema di accesso multiplo utilizzato da LTE per l’uplink `e il SC-FDMA, noto anche come modulazione OFDM DFT-spread, ed `e una variante di OFDM avente l’obiettivo di ridurre il PAPR e quindi diminuire il consumo di potenza del terminale utente.

SC-FDMA ha in comune con OFDMA la divisione della banda in sottopor-tanti parallele, con l’utilizzo di prefissi ciclici per prevenire l’ISI; tuttavia, mentre in OFDM i dati vengono modulati indipendentemente su ciascuna sottoportante, in SC-FDMA il segnale modulato su una data sottoportante `e una combinazione lineare di tutti i simboli trasmessi nello stesso istante di tempo: dunque in ciascun periodo di simbolo tutte le sottoportanti tra-smesse portano una componente di ogni simbolo modulato, dando origine alla propriet`a di single-carrier, con un conseguente abbassamento del PAPR [13].

La differenza tra OFDMA e SC-FDMA `e illustrata in figura 2.13.

La struttura del frame di trasmissione uplink `e identica a quella del frame in downlink e sono presenti anche in questo caso alcuni Reference Signals: De-Modulation RS (DM-RS), associato alla trasmissione di dati in uplink, alla segnalazione di controllo e alla stima di canale per la demodulazione coerente; Sounding RS (SRS), usato per la determinazione della qualit`a di canale per favorire lo scheduling.

(31)

Fig. 2.12: Struttura del frame di trasmissione LTE downlink (tratto da [13])

(32)

Capitolo 3

LTE downlink e multimedia

L’eNodeB in un sistema LTE è responsabile di gestire lo scheduling delle ri-sorse di canale. Si definiscono chunks (in italiano ‘spezzoni’) le più piccole unità di risorse trasmissibili, che corrispondono a 12 sottoportanti OFDM in un millisecondo, cioè a due Resource Blocks. L’allocazione può essere modificata dinamicamente una volta ogni subframe, cioè ogni millisecondo, e la decisione di scheduling riguarda non solo l’assegnazione dei Resource Blocks, ma anche quale Modulation and Coding Scheme (MCS) utilizzare. L’obiettivo da raggiungere è quello di fornire il QoS desiderato in un canale condiviso: sistemi di comunicazioni tradizionali come UMTS e GSM lo face-vano pre-allocando le risorse radio in canali dedicati; in LTE, dove esistono solo due canali condivisi (uno in uplink e uno in downlink), è compito del-lo scheduler garantire la soddisfazione dei QoS e aumentare la capacità del sistema, basando la sua decisione di scheduling su fattori come la classe di QoS, il ritardo tollerabile, le condizioni istantanee di canale o gli indicatori di fairness [9].

Gli algoritmi di scheduling fanno uso [13] di due tipi di informazioni: il Channel State Information (CSI) e altre misure di traffico, ottenuti da mi-sure dirette all’eNodeB e/o via canali di feedback. In particolare `e molto importante il Channel Quality Indicator (CQI), trasmesso dall’UE co-me indicazione del data-rate che pu`o essere supportato dal canale tenendo conto del Signal-to-Interference-plus-Noise Ratio (SINR) e delle caratteri-stiche del ricevitore.

Per valutare le condizioni di canale, si assume che gli utenti siano in grado di stimare e inviare perfettamente le informazioni alla stazione base, che tali

(33)

26 CAPITOLO 3. LTE DOWNLINK E MULTIMEDIA informazioni siano disponibili sempre alla eNB all’inizio di ciascun blocco di trasmissione e che il fading rate del canale sia lento abbastanza da poter considerare le condizioni di canale quasi statiche in ciascun blocco OFDM [1].

In generale [13], possono essere individuate due filosofie opposte di schedu-ling:

• opportunistic scheduling: mira a massimizzare la somma dei data rates trasmessi a tutti gli utenti, sfruttando il fatto che diversi utenti hanno diversi guadagni di canale e quindi sperimenteranno buone condizioni di canale a tempi e frequenze differenti. Si allocano dunque le risorse agli utenti aventi le condizioni di canale migliori per trasmettere, dal momento che `e stato dimostrato [1] che cos`ı facendo il throughput totale del sistema viene massimizzato. Il limite principale risiede nel fatto che, in tal modo, risulta difficile garantire a ciascun utente un adeguato fairness e il QoS richiesto: i dati degli utenti non possono sempre attendere che le condizioni di canale siano sufficientemente favorevoli.

• fair scheduling: mira a garantire un data-rate minimo a ciascun utente piuttosto che a massimizzare il data-rate totale del sistema, ponendo attenzione alla latenza (fattore molto importante in applicazioni retime). Una metrica per valutare il grado di fairness fornito da un al-goritmo `e la Cumulative Distribution Function (CDF) dei throughput di tutti gli utenti, come indicato in figura 3.1: un sistema `e sufficiente-mente equo se la CDF dei throughput giace a destra di una particolare linea.

Nella pratica la maggior parte degli algoritmi di scheduling ricade tra le due tecniche, con l’obiettivo di evitare la penalizzazione degli utenti a bordo cella e di accrescere il throughput degli utenti in buone condizioni di canale [13].

(34)

3.1. ALGORITMO RATE UTILITY-FUNCTION MAXIMIZATION 27

Fig. 3.1: CDF dei throughput

3.1 Algoritmo Rate Utility-Function Maximization

L’allocazione dinamica delle risorse `e considerata un problema di ottimizza-zione per risolvere il quale sono state usate preliminarmente due strategie: Margin Adaptive, che vuole minimizzare la potenza totale nel rispetto dei vincoli di rate, QoS e Bit Error Ratio (BER) dei singoli utenti; Rate Adapti-ve, che mira a massimizzare il rate totale trasmesso tenendo conto dei vincoli sulla potenza totale trasmessa [1].

A fronte di una eccessiva complessit`a nella soluzione di questo problema di ottimizzazione, che le rende non implementabili, [2] propone due algoritmi. Il primo, Algoritmo Rate Utility-Function Maximization (RUFM), si pro-pone di allocare i chunks in ogni istante in modo tale da massimizzare la seguente funzione utilit`a:

argmax K X k=1 Rk,min Rk PK j=1 Rj,min Rj rk (3.1)

dove rk e Rk sono rispettivamente il rate istantaneo e medio raggiunto

dal-l’utente k-esimo all’istante t, mentre Rk, min `e il rate minimo richiesto

dal-l’utente k-esimo.

(35)

28 CAPITOLO 3. LTE DOWNLINK E MULTIMEDIA in modo da valutare la qualità di canale per ciascun utente k su ciascun chunk l. Successivamente assegna il chunk avente il valore di (3.2) più elevato all’utente che massimizza la funzione utilità. Poi passa al chunk successivo, valuta il CQI effettivo di ciascun utente e vi attribuisce un MCS basandosi sul chunk allocato al passo precedente e su quello attuale; il CQI effettivo per l’utente k-esimo è uno scalare che viene calcolato a partire dal vettore dei CQI sperimentati dall’utente k su ciascun chunk. Sulla base del nuovo valore del CQI effettivo e del rate raggiunto, calcola la funzione utilità per ciascun utente e attribuisce il chunk all’utente che la massimizza, scegliendo di volta in volta uno tra i K utenti.

Una volta assegnati tutti i chunks, viene valutato il rate istantaneo rk di

ciascun utente, e viene aggiornato il rate medio raggiunto a lungo termine dall’utente k-esimo con la formula

Rk[t + 1] = 1 − 1 tc Rk[t] + 1 tc rk[t] (3.3)

con tc finestra temporale su cui si impone il fairness. La scelta di una

fine-stra temporale tc grande tende a massimizzare il throughput medio totale;

una finestra piccola fa tendere verso uno scheduling di tipo round-robin, con fairness maggiore [13]. Nell’Algoritmo RUFM, tc`e impostato al valore

intermedio 1000 per ottenere un buon compromesso tra i due.

3.2 Algoritmo Two-Steps

Il secondo algoritmo proposto in [2] (Algoritmo Two-Steps, TS) ha l’obiet-tivo di semplificare il problema suddividendolo in due sotto-problemi:

• allocazione dei chunks: determina il numero di chunks da allocare a ciascun utente, su un totale di L. La decisione `e basata sulle condizioni istantanee del canale e sul rate medio raggiunto dall’utente.

Considerando il vettore dei CQIs relativi all’utente k su ogni chunk, sia CQI_kl l’indicatore del k-esimo utente sull’ l-esimo chunk, e ECQIk il

CQI effettivo. Attribuendo un opportuno MCS all’utente, viene valu-tato il rate effettivo, Ef f.ratek, che rappresenta il bit rate dell’utente

k-esimo come se tutti i chunks fossero attribuiti a lui. Se Rk

(36)

3.3. ALGORITMO DELAY-BUFFER BASED 29 numero di chunks per ciascun utente come:

Lk= $ Ef f.ratek PK i=1Ef f.ratei Rk,min Rk PK i=1 Ri,min Ri L % (3.4)

Se al termine del calcolo rimangono chunks, essi vengono allocati agli utenti che ne hanno di meno, per accrescere il fairness.

• assegnazione dei chunks: assegna agli utenti la quantit`a di chunks calcolata al passo 1, scegliendo i chunks dopo averli classificati in ordine decrescente del rapporto (3.2) definito nell’algoritmo precedente. Lo scheduler costruisce una matrice di L righe e K + 2 colonne delle quali la prima contiene il massimo valore del rapporto (3.2), con massimo preso tra tutti gli utenti, la seconda gli indici di chunk, le altre K gli indici degli utenti classificati in ordine decrescente del loro rapporto (3.2).

Lo scheduler ordina la matrice in ordine decrescente dei valori della prima colonna, e assegna il chunk avente il massimo elemento nella prima colonna all’utente che raggiunge quel massimo, cioè quello il cui indice compare nella terza colonna. Se viene raggiunto il numero massimo di chunk per un dato utente, lo scheduler assegna il chunk all’utente che raggiunge il massimo valore di (3.2) per quel chunk dopo il primo, cioè quello nella quarta colonna, e cos`ı via finchè tutti i chunks sono stati allocati.

Infine, dopo le assegnazioni, viene calcolato l’ECQI di ogni utente e scelto un MCS con massimo rate istantaneo rk. Il valore medio del

rate raggiunto viene aggiornato con (3.3).

3.3 Algoritmo Delay-Buffer Based

(37)

30 CAPITOLO 3. LTE DOWNLINK E MULTIMEDIA Il numero dei chunks da dedicare a ciascun utente viene determinato in 3 passi:

– Si determina il numero di chunks per l’utente i-esimo attivo (avente dati da ricevere) all’istante t con la seguente formula:

ni(t) =   r.avgi(t) 1 Nu(t) PNu(t) j=1 r.avgj(t) 1 Ri(t) 1 Nu(t) PNu(t) j=1 1 Rj(t)   (3.5)

dove i,j ∈ utenti attivi e r.avgi(t), SNR medio dell’utente i-esimo

all’istante t, si definisce come:

r.avgi(t) = 1 NRB NRB X k=1 ri,k(t) (3.6)

con Nu(t) numero totale di utenti attivi all’istante t, Ri(t)

th-roughput medio dell’utente i-esimo all’istante t definito come in (3.3), ri,k(t) SNR istantaneo dell’utente i sul RB k.

– Se dopo la determinazione di ni(t) per ogni utente rimangono

ancora RBs disponibili, tutti gli utenti attivi sono ordinati in ordine crescente di priorit`a sulla base di

di(t) = Ti− Wi(t) (3.7)

che rappresenta il tempo rimanente all’utente i-esimo per rag-giungere la sua soglia di ritardo tollerata (con Ti soglia di

ri-tardo e Wi(t) HOL packet delay). Il passo 2 assegna un RB a

ciascun utente, iniziando da quello con priorit`a maggiore, fino a esaurimento dei blocchi.

– Se dopo il passo 1 si ha che il numero di RBs allocati `e maggiore di quelli effettivamente disponibili (NRB) e quindi non ci sono

abbastanza RBs per tutti gli utenti attivi, `e necessario ridurre il numero di RBs calcolato per alcuni utenti sulla base della valuta-zione del di(t): in questo modo, utenti aventi pacchetti vicini alla

(38)

3.4. ALGORITMO WEIGHTED ROUND-ROBIN 31 allocati, mentre può essere ridotto il numero di RBs attribuito agli utenti i cui HOL packet delay sono lontani dalla scadenza. L’assegnazione dei RBs avviene ordinando gli utenti in ordine decre-scente di priorità sulla base del numero di pacchetti scartati e attri-buendo i migliori ni(t) RBs all’utente con priorità massima, passando

via via agli utenti con priorit`a sempre minore. L’algoritmo termina quando ciascun utente ha ricevuto il numero di RBs associatogli in fase di allocazione.

3.4 Algoritmo Weighted Round-Robin

In [5] viene proposto un algoritmo di allocazione dinamica delle risorse basato su una tipologia di Weighted Round Robin, WRR, che consi-dera tre fattori: vincoli sul packet delay (conosciuto a priori) variabile a seconda dell’applicazione che si intende utilizzare, qualit`a di canale (variabile), data-rate storico medio dell’utente n su un dato RB (si considera un sistema di N utenti e K sottocanali). Il sistema seleziona poi un MCS per l’utente n sul blocco k selezionato, per determinare il data-rate istantaneo e quello storico medio, di cui tiene conto allo scopo di evitare che alcuni utenti usufruiscano troppo a lungo delle risorse.

L’Algoritmo WRR considera tre parametri di design per ogni utente all’interno di un frame OFDM, ciascuno dei quali `e ottenuto pesando l’utente su tutti i blocchi di risorse disponibili nel frame OFDM cor-rente: dunque ogni parametro di design si presenta come un vettore di K elementi.

– rate di canale disponibile: ogni RB presenta un diverso SNR, il cui valore viene restituito dall’utente che aveva precedentemente utilizzato quel blocco; il rate disponibile per un utente su un dato blocco viene valutato in accordo con il teorema di Shannon:

Rmax=

1

2log2(1 + SN R) (3.8) Dunque si ottiene, per ogni utente, un vettore wa i cui elementi

(39)

cana-32 CAPITOLO 3. LTE DOWNLINK E MULTIMEDIA le disponibile tra tutti gli utenti su tutti i RBs. Per massimizzare il throughput totale, più alto è il rate di canale disponibile a un dato utente su un dato RB, più elevata è la necessità di asse-gnare quel blocco all’utente: a questo parametro sarà dato peso positivo.

– vincolo sul packet delay: ad ogni utente `e attribuito un vincolo sul delay, T_nmax, ad ogni periodo di allocazione. Si ottiene per ogni utente un vettore wb i cui elementi sono tutti uguali, dal

mo-mento che questo vincolo di delay non dipende dalle condizioni di canale dei RBs. Un vincolo di delay minore significa urgen-za maggiore nell’attribuire risorse all’utente corrente: a questo parametro sar`a dato peso negativo.

– data-rate storico medio: per garantire fairness, si tiene conto di questo terzo parametro di design. Si definisce per ogni utente il vettore wcdei data-rate medi di tale utente su un dato RB in un

intervallo temporale tw. Gli elementi di wcsono poi normalizzati

rispetto al massimo data-rate storico medio tra tutti gli utenti su tutti i RBs: un valore maggiore di un elemento significa mino-re priorit`a necessaria nell’allocazione del RB corrente all’utente dato. A questo parametro sar`a dunque dato peso negativo. I tre parametri vengono sommati e combinati in un vettore che, per l’utente n, vale

wn= αa,nwa,n− αb,nwb,n− αc,nwc,n (3.9)

con αa,n, αb,n, αc,n coefficienti usati per decidere il peso dei tre

para-metri di design.

(40)

3.4. ALGORITMO WEIGHTED ROUND-ROBIN 33 risorsa. In figura 3.2 un esempio con due utenti U1 e U2:

(41)

(42)

Capitolo 4

Valutazione delle

prestazioni

Nella valutazione delle prestazioni degli algoritmi di scheduling entra-no in gioco vari fattori.

Il primo obiettivo da raggiungere nell’allocazione dinamica delle risorse `e il giusto compromesso tra throughput e fairness: si cerca di massi-mizzare il primo mantenendo una certa equit`a tra gli utenti, in modo da favorire non solo gli utenti che godono delle migliori condizioni di canale ma anche quelli che si trovano a bordo cella o comunque speri-mentano condizioni non troppo favorevoli.

Algoritmi come quelli di tipo Max-Rate [3] sfruttano efficientemente il canale dal momento che vengono sempre scelti gli utenti in condizioni di canale migliori, ma in questo modo utenti che risentono di condizio-ni più sfavorevoli non possono accedervi efficacemente. Viceversa, in algoritmi che allocano ciclicamente un uguale intervallo temporale agli utenti per la trasmissione (Round Robin, [3]) viene assicurata equità massima, ma al prezzo di una grande degradazione del throughput. L’Algoritmo RUFM in questo senso (simile a quello che in [3] viene chiamato algoritmo Proportional Fair) garantisce un compromesso ac-cettabile tra throughput e fairness; tuttavia, come illustrato in figura 4.1, la Cumulative Distribution Function del bit rate medio raggiunto per utente ottenuta per l’Algoritmo TS (in rosso) dimostra che il nu-mero di utenti che hanno probabilità di raggiungere rates più alti di 1

(43)

36 CAPITOLO 4. VALUTAZIONE DELLE PRESTAZIONI Mbps è maggiore rispetto alla CDF ottenuta per l’Algoritmo RUFM (in verde), anche se i due algoritmi danno entrambi un throughput di cella di circa 22 Mbps [2]. Inoltre la probabilità che un utente abbia throughput inferiore a 500 kbps è pari a 0.2 nell’Algoritmo RUFM, mentre tende a zero per l’Algoritmo TS: questo risultato è dovuto al maggior controllo che l’Algoritmo TS ottiene suddividendo in due passi la gestione delle risorse. Tutte queste considerazioni portano a preferi-re l’Algoritmo TS per ottenepreferi-re un buon compromesso tra throughput e fairness, anche per la sua maggiore semplicità implementativa [2].

Fig. 4.1: CDF del rate utente raggiunto. Risultato ottenuto con una tra-smissione su frequenza portante 2 GHz, larghezza di banda 10 MHz, 12 sottoportanti per RB, 14 simboli OFDM per TTI di lunghezza 1 ms (tratto da [2]).

(44)

37 Rate e la utilizzazione dei RBs, definita come:

RButil = 1 T T X t=1 totalRBused(t) NRB (4.1)

con totalRBused(t) numero di RBs allocati che stanno venendo usati

all’istante t, T tempo totale di simulazione e NRB numero totale di

RBs disponibili. `

E evidente dalla figura 4.2 che l’utilizzo dell’Algoritmo DBB comporta un aumento del throughput di sistema rispetto all’algoritmo opportu-nistico; la figura 4.3 pure dimostra un’utilizzazione pi`u efficiente delle risorse disponibili, dovuta al fatto che l’Algoritmo DBB evita la sovra-allocazione delle risorse che quindi non rimangono sotto-utilizzate dagli utenti che non ne hanno bisogno: ci`o determina un aumento del th-roughput [4]. Si nota infine dalla figura 4.4 una forte diminuzione del PLR, che in accordo con gli autori di [4] dovrebbe essere mantenuto sotto lo 0.01 per avere un video streaming accettabile: l’Algoritmo DBB lo mantiene al di sotto di tale valore fino a un limite di 80 utenti presenti nel sistema, contro i 50 dell’algoritmo opportunistico.

Fig. 4.2: Throughput di sistema totale in Mbps vs. numero di utenti (tratto da [4])

(45)

obiet-38 CAPITOLO 4. VALUTAZIONE DELLE PRESTAZIONI

Fig. 4.3: Utilizzazione RB vs. numero di utenti (tratto da [4])

(46)

39 tivo di massimizzare il throughput. La valutazione avviene in termini di aumento di Peak SNR (PSNR) (rapporto tra la massima potenza possibile del segnale video e la potenza del rumore da cui `e affetto), rispetto all’algoritmo opportunistico, per tre utenti con vincoli di de-lay di 20, 30 e 40 ms rispettivamente.

La figura 4.5 mostra come l’utilizzo dell’Algoritmo WRR porti ad un aumento del PSNR di oltre 30 dB rispetto all’algoritmo puramente opportunistico (oltre 37 dB se si utilizza anche l’ottimizzazione cross-layer trattata in [5] che mira a minimizzare la distorsione video attesa). In particolare, anche in presenza di una qualità di canale piuttosto bas-sa (15 dB) e di un vincolo di delay alquanto stretto (20 ms) si hanno prestazioni più elevate: merito del fatto che l’allocazione dinamica del-l’Algoritmo WRR tiene conto proprio di questo vincolo di delay come parametro negativo; dunque più il vincolo è stretto, più il peso dato all’utente risulterà maggiore, e più risorse gli verranno assegnate.

Fig. 4.5: Confronto tra PSNR di Algoritmo WRR e algoritmo opportunistico (tratto da [5])

(47)

con-40 CAPITOLO 4. VALUTAZIONE DELLE PRESTAZIONI fronta, in termini di throughput, PLR e fairness alcuni algoritmi. In particolare, tra gli altri, prende in considerazione un algoritmo Pro-portional Fair (PF) che seleziona gli utenti massimizzando, per ogni utente, un rapporto tra data-rate raggiungibile e data-rate medio, e un algoritmo Maximum-Largest Weighted Delay First (M-LWDF), che tiene conto, oltre che di quei data-rate, anche dell’HOL packet delay e della soglia di ritardo di ciascun utente.

La simulazione avviene nelle stesse identiche condizioni in cui avviene la simulazione dell’Algoritmo DBB in [4], con un numero di utenti va-riabile tra 80 e 120. I risultati sono illustrati nelle figure 4.6, 4.7, 4.8.

Fig. 4.6: Throughput di sistema totale in Mbps vs. numero di utenti (tratto da [3])

(48)

41

Fig. 4.7: PLR vs. numero di utenti (tratto da [3])

(49)

42 CAPITOLO 4. VALUTAZIONE DELLE PRESTAZIONI I risultati quindi mostrano che algoritmi di tipo M-LWDF presenta-no un throughput nettamente superiore a quello di algoritmi di tipo PF, e che questo throughput cresce al crescere del numero di utenti. Algoritmi di tipo M-LWDF riescono inoltre a supportare fino a 100-110 utenti al di sotto della soglia massima di PLR accettabile, fissata dagli autori di [3] e [4] al valore 0.01; lo stesso non si pu`o dire degli algoritmi di tipo PF, che presentano una grossa perdita di pacchetti, di un fattore circa 0.3. Infine si nota come del resto gli algoritmi di tipo PF gestiscano meglio il fairness in presenza di un elevato numero di utenti, seppure il fairness degli algoritmi M-LWDF sia comunque accettabile.

(50)

Capitolo 5

Conclusioni

Questa tesi ha presentato tramite considerazioni qualitative come l’ar-chitettura semplificata di LTE, la riduzione dell’overhead di segna-lazione e l’utilizzo di tecniche di modusegna-lazione multiportante OFDM garantiscano una riduzione delle latenze e un aumento dell’efficienza spettrale, per fornire agli utenti servizi di comunicazione in grado di stare al passo con la crescente richiesta di QoS.

Sono stati poi illustrati quattro algoritmi proposti da diversi autori e i risultati delle simulazioni a essi relativi. Dal confronto tra essi sono state individuate due categorie: la prima comprende algoritmi che tengono conto dei rate utente e delle qualit`a di canale istanta-nee sperimentate da ciascun utente su ogni sottoportante; la seconda comprende algoritmi che prendono in considerazione anche vincoli di ritardo dettati dalla QoS richiesta da ciascun utente e dati storici sul rate raggiunto e sull’utilizzazione effettiva delle risorse.

`

E dunque stato possibile verificare che gli algoritmi appartenenti alla prima categoria sono adatti a servizi generici non real-time: essi ga-rantiscono un buon compromesso tra throughput e fairness e per essi ci si aspetta una riduzione della complessit`a computazionale rispetto agli algoritmi del secondo gruppo, rispecchiata da un corrispondente calo del tempo di elaborazione (la cui valutazione esula dagli scopi di questa tesi); tuttavia sono pi`u scadenti in termini di throughput di sistema e soprattutto di perdita di pacchetti.

Gli algoritmi appartenenti al secondo gruppo invece compensano una maggiore complessit`a computazionale derivata dall’utilizzo di un

(51)

(52)

Bibliografia

[1] S. Sadr, A. Anpalagan, K. Raahemifar, Radio Resource Allocation Algorithms for the Downlink of Multiuser OFDM Communication Systems, IEEE Communication Surveys Tutorials, Vol. 11, no. 3, pp. 92–106, 2009

[2] M. Assad, A. Mourad, New Frequency-Time Scheduling Algori-thms for 3GPP/LTE-like OFDMA Air Interface in the Downlink, IEEE Vehicular Technology Conference, pp. 1964–1968, 2008 [3] H. A. M. Ramli, R. Basukala, K. Sandrasegaran, R.

Patacha-ianand, Performance of Well Known Packet Scheduling Algori-thms in the Downlink 3GPP LTE System, Proceedings of the 2009 IEEE 9th Malaysia International Conference on Communications, pp. 815–820, 2009

[4] H. A. M. Ramli, R. Basukala, K. Sandrasegaran, R. Patacha-ianand, M. Xue, C. C. Lin, Resource Allocation Technique for Video Streaming Applications in the LTE System, IEEE 19th An-nual Wireless and Optical Communications Conference (WOCC), May 2010

[5] H. Luo, S. Ci, D. Wu, J. Wu, H. Tang, Quality-Driven Cross-Layer Optimized Video Delivery over LTE, IEEE Communications Magazine, pp. 102–109, Febr. 2010

[6] D. Martin-Sacrest`an, J. F. Monserrat, J. Cabregas-Penuelas, D. Calabruig, S. Garrigas, N. Cardona, On the Way towards Fourth-Generation Mobile: 3GPP LTE and LTE-Advanced, EURASIP Journal on Wireless Communications and Networking, 2009

(53)

46 BIBLIOGRAFIA [7] F. Mazzenga, C. Monti, F. Vatalaro, Nuovi Servizi a Larga Banda

e Tecnologie per la Mobilit`a, Mondo Digitale, no. 1, Mar. 2007 [8] I Quaderni, pagg. 215-220, Centro Nazionale per l’Informatica

nella Pubblica Amministrazione, no. 36, pp. 215–220, Mar. 2008 [9] A. Larmo, M. Lindstr¨om, M. Meyer, G. Pelletier, J. Torsner, H.

Wiemann, The LTE Link-Layer Design, IEEE Communications Magazine, pp. 52–59, Apr. 2009

[10] A. Toskala, H. Holma, K. Pajukoski, E. Tiirola, Utran Long Term Evolution in 3GPP, IEEE International Symposium on Personal, Indoor and Mobile Radio Communications, 2006

[11] P. Beming, L. Frid, G. Hall, P. Malm, T. Noren, M. Olsson, G. Rune, LTE-SAE architecture and performance, Ericsson Review, no. 3, pp. 98–104, 2007

[12] V. Mignone Rai, Che cosa `e, come funziona: La modulazione COFDM, Elettronica e Telecomunicazioni, no. 3, pp. 43–48, Dec. 2005

[13] S. Sesia, I. Toufik, M. Baker, LTE - The UMTS Long Term Evolution, From Theory To Practise, Second Edition, Wiley, Chichester, 2011

[14] C. Regazzoni, Trasmissione-Dati con Modulazione OFDM, Slides del Corso di Sistemi Telecomunicazione Mobili

[15] O. Oyman, J. Foerster, Y. Tcha, S. Lee, Toward Enhanced Mobile Video Services over WiMAX and LTE, IEEE Communications Magazine, pp. 68–76, Aug. 2010

[16] L. Badia, N. Baldo, M. Levorato, M. Zorzi, A Markov fra-mework for error control techniques based on selective retransmis-sion in video transmisretransmis-sion over wireless channels, IEEE Journal on Selected Areas in Communications, Apr. 2010